경제나 투자를 분석하는데 있어 과거와 현재의 가장 큰 차이점은 바로
풍부한 정보력을 바탕으로 한 데이터의 차이인지도 모릅니다. 몇 번의
검색으로 어디서든 좋은 정보를 구할 수 있는 현실이 만든 트랜드인지도
모르겠습니다만, 중요한 것은 데이터 세대들은 지나치게 데이터에 의존
한다는 경향이 있다는 것 입니다.
물론, 저 또한 데이터 세대로써 정보를 분석하고 수치를 체크하기는
합니다만, 맹신을 하지 않는 이유는 이미 수차례의 오류에 빠졌기 때문이죠.
최근 민간경제연구소 혹은 증권사 애널리스트들 또한 지나친 오류에 빠져
예측의 정확도가 현저하게 떨어진 이유 또한 이 때문은 아닌가 생각해봅니다.
계량화된 수치에 시장 심리를 반영하여 산출해내는 데이터들 또한 중요한
사실을 간과하고 있는 것은 바로 계량화 할 수 없는 것들까지 데이터화
시키려 하기 때문입니다. 우리는 과거의 경험을 무시하지 않고, 과거로부터
많은 배움을 얻으려 합니다. 데이터들 또한 이 과거의 경험이 기초가 되는
사실은 우리가 거부할 수 없는 현실이겠지요. 문제는 바로 이 것, 데이터의
후행성이 가장 큰 오류 입니다. 우리가 흔히 기술적 분석의 오류라 부르는 것
또한 후행성이며, 데이터 또한 선행적 의미를 가지기 보다는 후행적 의미를
많이 가지고 있는 것은 많은 분석 자료들을 보셔도 충분히 알 수 있는
사실이라 생각합니다.
이렇게 데이터는 참고자료일 뿐인데 많은 데이터 세대들은 이렇게 하여
이렇게 발생했다고 이야기 합니다. 이는 기술적 분석의 신봉자들이 겪는
오류와 비슷한 양상을 보이며, 그저, 데이터에만 의존하는 모습을 보여주지요.
결국, 우리는 다양한 상황들을 지켜보아야 합니다. 예로 애플이라는 명제를
두고 보았을 때, 애플사가 가지는 파워란 실로 막강합니다. 애플이라는 문화를
만들었다고 해도 과언이 아니기 때문이지요. 하지만, 애플에서 심장이라
불리우는 스티븐 잡스를 빼게 된다면 지금과 같을까요? 대부분의 사람들이
이 질문에 같다고 할 수는 없을 것 입니다. 잡스가 없는 상태에서 신제품을
출시하는 것과 있는 상태에서 출시하는 것은 최근의 사태를 보아도 명백히
차이가 있다는 사실을 우리는 알고 있습니다.
그렇습니다. 모든 데이터는 그저 참고 사항일 뿐 입니다. 각종 차트와 지수를
대입하여 설명할 수 있는 사람은 모두가 조금만 공부해도 설명할 수 있습니다.
하지만, 그 이 외의 변수와 상황들은 데이터로 설명할 수 없는 부분이라 봅니다.
세상의 많은 데이터 세대들은 이 점을 명심해야 할 것 입니다. 데이터의 가장
치명적인 오류는 후행성이며, 그저 참고사항일 뿐이라는 것을요.
금융의사 드림
